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乌桑古平原湿地动态：遥感和地理信息系统作为管理决策工具的应用

Japhet J.Kashaigili A，*，Boniface P.Mbiyia A，

Matthew McCartney B、Fredrick L.Mwanuzi C

^aSokoine University of Agriculture, P.O. Box 3003, Morogoro, Tanzania

^bInternational Water Management Institute (IWMI), Pretoria, South Africa

^cUniversity of Dar es Salaam, P.O. Box 35131, Dar es Salaam, Tanzania

摘要

湿地是最重要的资源，有许多价值和功能，需要适当的管理，才能持续发挥作用并向社区提供利益。湿地的持续运作需要土地的合理利用和水的管理。总体来看，人类活动的增加对乌桑古平原湿地产生了负面影响，这些湿地由于水流的变化而处于完全消失的边缘。然而，这些现象很少得到定量数据的支持。因此，本文开展了关于乌桑古平原湿地动态的研究，调查了研究区域在1973年至1984年、1984年至2000年间由于人类和发展活动而发生的长期和季节性变化，利用陆地卫星和陆地卫星TM图像对变化进行定位和量化。研究显示，1973年至1984年间，植被沼泽覆盖面积增加了14%，封闭林地和开阔林地覆盖面积分别减少了77%和70%。1984年至2000年，植被沼泽覆盖率下降了67%，封闭林地和开阔林地分别下降了83%和77%，空间分辨率的差异可能会影响变化的检测。湿地覆盖面积的持续下降可能导致这些湿地发生不可逆转的变化。事实证明，遥感和地理信息系统技术是帮助决策者确定和量化土地资源变化的有用工具，从而确定湿地可持续管理的适当解决方案。

关键词：土地利用与覆盖变化；遥感；乌桑古平原；湿地管理

1. 前言

湿地约占地球陆地表面积的3%至6%，但它们提供了许多商品和生态服务，包括水质维护、农业生产、渔业和娱乐（Acreman和Hollis，1996年）。其他服务包括保持洪水、提供野生动物栖息地和控制水土流失（Sugumaran等人，2004年）。尽管有这些已被证实的优势，但将湿地转化为其他土地用途仍然存在问题。由于湿地是没有用途的荒地的概念，因此遭受到排水、灌溉和污染破坏，是世界上最受威胁的栖息地之一（Papazoglou，2000年）。

人类改变地表的速度、规模和空间范围是史无前例的（Lambin和Geist，2001年）。为了了解最近的变化并产生预测地球系统未来的变化情况，科学界需要定量的、空间上明确的数据，以说明人类多年来如何改变土地覆盖，以及未来如何改变土地覆盖。土地覆盖变化的此类数据需要与当地决策者相关（Lambin和Geist，2001年）。

随着大面积土地覆盖的快速变化，遥感已成为监测这类变化的重要手段。传统上，湿地是通过地面调查来划定的，尽管此类调查既困难又耗时（Yasouka等人，1995年；Lyon，1993年）。一些湿地的偏远和难以接近的性质限制了地面清点和监测的可行性。湿地的类型、空中范围、土地覆盖类型和使用可以通过遥感确定，从而为湿地管理提供经济有效的解决方案（Goldberg，1998年；Lyon和McCarthy，1995年）。

检测变化的目的是在数字图像上识别那些描述两个或更多图像拍摄日期之间变化的感兴趣特征（例如森林清理或改变的土地覆盖/土地利用）的区域。本文概述了利用遥感和地理信息系统对乌桑古平原湿地动态进行调查的程序，以及造成变化的因素之间的联系。本文利用1973年、1984年和2000年的图像，研究了人类活动对乌桑古平原湿地土地利用和覆盖的影响。

2. 研究区域说明

乌桑古平原位于坦桑尼亚西南部。它们位于33°E和35°E经度之间，8°S和9°30′S纬度之间，面积约15560km²。平原平均海拔1100米，高于平均海平面（AMSL），而周围的丘陵海拔3000米。乌桑古湿地位于乌桑古平原的中心，它们包括西部和东部的湿地，由沿着Nyaluhanga的大鲁哈河的一条狭窄的土地连接在一起，还有一些中间沼泽^。（即伊夫西罗沼泽）主要位于西部湿地。

乌桑古平原的主要河流（常年）有Great Ruaha,、Mbarali、Kimani、Chimala和Ndembera。前四个占平均年流量的70%，而Ndembera又占15%（Smuwc，2001年）。小型河流包括Umrobo、Mkoji、Lunwa、Mlomboji、iPatagwa、Mambi、Kioga、Mjenje、Kimbi、Itambo和Mswiswi河。乌桑古湿地的主要水源是 Great Ruaha河（GRR），该河在西部湿地的其他河流汇合后，作为一条单独的河流流向东部湿地。Nrsquo;Giriama的露天的一块天然岩石控制着东部湿地的流出。从乌桑古湿地，GRR流经鲁阿哈国家公园（RNP），作为该公园的主要水源，然后流入Mtera水电站水库。

乌桑古湿地是该国最宝贵的淡水资源之一，提供各种服务。它们栖息着数百种不同类型的鸟类和其他生物。在1999年东湿地到乌桑古野生动物保护区的公报之前，它曾被用于捕鱼、入会仪式和仪式祈祷。由于从乌桑古平原和湿地获得的各种服务和利益，该国不同地区（即Mwanza、Shinyanga和Tabora等邻近地区）的移民增加。这些人大多是牧民、农民和商人。随着移民数量的增加，乌桑古湿地面临着各种用途的压力，大量的土地继续被转变为耕地和牧区。

对水资源和湿地利用的竞争日益激烈，已威胁到湿地的存在，现已确知乌桑古湿地面临枯竭的危险。尽管如此，现在仍缺少进行定量变化的研究。因此，本文研究了乌桑古平原湿地的土地利用和覆盖变化及其影响。

3. 材料和方法

本研究利用遥感影像和地理信息系统，通过分析1973年至1984年、1984年至2000年期间的土地利用和覆盖变化，研究了乌桑古平原湿地的动态。这些时期描述了该地区不同程度的人类和发展干预措施。表1给出了用于研究的卫星图像输入数据。

图像分析的方法将视觉和数字图像处理结合起来。在图像处理开始之前，进行了实地观测，以便为分类中包括的每个土地利用和土地覆盖类别建立准确的位置点数据。2000年9月7日的基础地图和彩色合成图像被用于地面监测，这是在旱季的高峰期获取影像的。在全球定位系统（GPS）设备、地图和关键信息提供者的帮助下，各种土地用途和覆盖物经实地观测，并记录其位置。在地面调查期间，确定了以下主要土地覆盖类别：封闭林地、开放林地、植被沼泽、封闭林地、开放林地、丛林草原、开放林地、耕地和裸地。

3.1图像预处理与分类

根据1994年8月14日之前的地理参考Landsat TM图像，对图像进行几何校正，基于UTM地图坐标系，UTM南36区，球体Clarke 1880，基准弧1960。采用ERDAS图像处理系统对所有图像数据进行处理。所有图像均采用无监督图像分类。通过地面真实数据和彩色合成图像的使用，确定了20个等级。错误分类的类被直观地解译，结果被合并到各自的类中。在Pratt和Gwynne（1977）分类系统的基础上，加入了类似的类并重新编码为一般类，并进行了额外的修改。1973年和1984年图像分为10个班，2000年图像分为12个班。感兴趣的类别包括：封闭林地、开放林地、封闭林地、开放林地、灌丛草地、耕地、种植沙质裸土、种植垂直裸土、植被沼泽、Kapunga农场和Kapunga农场的TTC。然而，耕地、栽培沙质裸土和栽培垂直裸土的光谱反射率很难区分。因此，三个类被聚合为一个类，从而产生了1973年和1984年图像的八个类和2000年图像的十个类。

3.2变化的检测

变化检测分析需要找到土地利用变化的类型、范围和位置（Yeh等人，1996年）。可以使用各种算法（singh，1989年；jensen，1996年；erdas，1999年）。本研究使用后分类比较来评估土地利用和土地覆盖变化。该方法通过使用变化检测矩阵逐像素比较独立分类的多日期图像来识别变化。矩阵分析生成一个主题层，其中包含一个单独的类，用于多日期数据集中类的每次重合。虽然，使用变更检测矩阵可以提供有关变更性质的详细信息，但错误分类和错误登记可能会影响结果的准确性。

4. 结果

最能代表湿地覆盖变化的植被类型是植被沼泽、封闭林地和开阔林地。表2给出了1973年、1984年和2000年不同土地覆盖类型下总面积的比例，图2和3是土地利用/覆盖变化图。

1973年植被沼泽占总面积15,455公顷（占地理研究总面积的3 7％，占316,979公顷），1984年增加到26,928公顷（8.5％），表明植被沼泽面积增加约3.5％，而 2000年，植被沼泽覆盖的面积减少到8778公顷（占研究总面积的3％），表明1984年至2000年间植被沼泽面积减少了67％。换句话说，植被沼泽覆盖的面积约为8.5％ 在1984年的总研究区域中，假设线性下降，则以每年4.2％的速度下降。

1973年至1984年，植被沼泽地面积增加，2000年急剧减少，而封闭林地和开阔林地面积均呈下降趋势。封闭林地从总面积的10.5%下降。

1973年的面积覆盖率为1984年的7.5%，2000年为6%，林地面积从1973年的43%下降到1984年的24%和2000年的21%，其他覆盖率（“其他”）从1973年的41.5%上升到1984年的60%，2000年的70%。

表3总结了旱季1973-1984年和1984-2000年期间植被沼泽、封闭林地和开阔林地的覆盖变化，以及1984-2000年的雨季。百分比变化表示某一特定覆盖的这一面积比例变化为其他覆盖，而百分比不变表示特定覆盖在给定时期内保持不变的原始面积的百分比。

考虑到旱季，植被沼泽地的覆盖率从1973年到1984年增加了14%，封闭林地减少到23%，开阔林地减少到原来的30%。1984年至2000年间，33%的植被沼泽覆盖率保持不变，同样，封闭林地和开阔林地的覆盖率分别为17%和23%。这意味着几乎所有选定的覆被都在这一时期发生了重大变化。雨季表明土地覆盖动态与旱季不同。例如，植被沼泽覆盖率从1984年到2000年下降了42%，58%保持不变。雨季和旱季变化的差异主要是由于水分含量变化引起的植物物候效应不同。在雨季，大部分地区变湿变绿，光谱分离变得困难。因此，与旱季不同，雨季有可能高估覆盖范围。

表4-6给出了变化检测矩阵，表7给出了根据变化检测矩阵（表4-6）得出的1973-1984年和1984-2000年旱季和雨季各覆盖层的检测变化。

每行中的箭头表示从到的转换。 考虑到1973 - 1984年的干旱季节，39公顷（0.2%）的植被沼泽地改为封闭林地，81公顷（1%）改为开阔林地。从封闭林地（1973年至1984年为50%，旱季为1984年至2000年为34%，雨季为1984年至2000年为36%）到封闭林地、开放林地、灌丛草地和/或开放草地都有显著变化。同样在植被沼泽中检测到：1973年至1984年，变化率为13%；1984年至2000年，旱季变化率为68%；雨季变化率为18%，变化范围为封闭的灌木地、开阔的灌木地、灌木草地和/或开阔的草地。这些数据意味着其他非林地或非湿地物种的入侵。1984年至2000年间，519公顷的中间沼泽地被改造成Kapunga稻田（KRF）和TTC。同样，在同一时期，对1606公顷的封闭林地和757公顷的开阔林地进行了改造。

5. 讨论

5.1检测到的变化和解释的变化

在这项研究中，发现了一些变化的检测变化。例如，在1973年至1984年期间，发现植被沼泽的覆盖面积有所增加，这与1984年后发现的面积下降相抵触。然而，人们高度承认，生态系统动态响应是非线性的，取决于许多驱动因素/因素，但最有争议的是降雨模式和分布的变化。对乌桑古平原1973年至1984年期间的年降雨量数据进行线性趋势分析，结果表明，在95%的置信水平下，1973年至1984年期间的降雨量没有统计上显著增加。同样，降雨的时间分布没有明显变化（Kashaigili等人，2006年）。因此，1973年至1984年间植被沼泽区的明显增加不太可能归因于降雨量的增加。这可能是由于植物物候效应和光谱分辨率的变化。

不同的植物物候效应与卫星在地面获取图像的季节有关。研究表明，干燥期是图像变化分析最理想的时期。正如Burns和Joyce（1981）所指出的那样，选择一年中最干燥的时段进行变化分析将增强光谱分离性，但由于一年中其他时段的湿度过大，因此将光谱相似性降至最低。雨季光谱可分离性（负责分类）变得有些困难，可能导致一些分类错误，导致分类不足或过度。但这不太可能是变异的来源，因为本研究所用的图像是在旱季（表1）获得的，尽管在不同的日期。如上所述，使用具有不同空间分辨率的图像也可能导致这种变化。在本研究中，由于1973年很难获得高分辨率图像，因此使用了不同分辨率的图像（即1973年的Landsat MSS为79 m·79 m，而2000年的Landsat TM为30 m·30 m）。课程分辨率倾向于将特征聚集在地面上并减少细节。在这方面，影响了变化检测的准确性，其他学者也对此进行了讨论。例如，周等。（2004a）在使用多时间和多传感器图像检测和建模土地利用变化时，得出的结论是，分类结果较差与空间分辨率较低有关，这一点由区域统计结果的较高波动性证明。更多关于空间分辨率对变化检测的影响的详细信息，可以在周等。（2004b）、Benson和Mackenzie（1995）以及Frohn（1998）。因此，1973-1984年植被沼泽覆盖面积的明显增加可能是两幅图像分辨率不同的假象。

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